Python matplotlib实现多重图的绘制

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('fivethirtyeight')
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
plt.text(0.5,0.5,'Figure',ha='center',va='center',size=20,alpha=0.5)
# 注：这里的0.5代表x，y轴上面特定的点坐标，ha和va则代表水平和垂直，ha和va可以确保数据绝对居中

plt.show()
xax=ax.xaxis
yax=ax.yaxis

Python中插入图片

在相应的目录下面放上文件：

import numpy as np
from PIL import Image
plt.figure()
plt.xticks([]),plt.yticks([])
im=np.array(Image.open('M.jpg'))
plt.imshow(im)
plt.show()

绘制子图

plt.figure()
plt.plot([0,1],[0,1])
plt.show()

绘制1*2的子图

绘制1*2的子图，类似于列向量：

# 1*2 子图
plt.subplot(2,1,1)
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.text(0.5,0.5,'subplot(2,1,1)',ha='center',va='center',size=20,alpha=0.5)

plt.subplot(2,1,2)
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.text(0.5,0.5,'subplot(2,1,2)',ha='center',va='center',size=20,alpha=0.5)

plt.show()

plt.subplot(1,2,1)
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.text(0.5,0.5,'subplot(2,1,1)',ha='center',va='center',size=20,alpha=0.5)

plt.subplot(1,2,2)
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.text(0.5,0.5,'subplot(2,1,2)',ha='center',va='center',size=20,alpha=0.5)

plt.show()

绘制２*2的子图

## 2*2子图
plt.style.use('seaborn')
fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=2)
for i,ax in enumerate(axes.flat):
  print(i)
  print(ax)
  
plt.show()

plt.style.use('seaborn')
fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=2)
for i,ax in enumerate(axes.flat):
  ax.set(xticks=[],yticks=[])
  s='subplot(2,2)'+str(i)+')'
  ax.text(0.5,0.5,s,ha='center',va='center',size=20,alpha=0.5)
  
plt.show()

绘制不规则子图

不规则的子图绘制：

## 不规则的子图绘制
import matplotlib.gridspec as gridspec
G=gridspec.GridSpec(3,3)
ax1=plt.subplot(G[0,:])
plt.show()

##  不规则的子图绘制
import matplotlib.gridspec as gridspec
G=gridspec.GridSpec(3,3)

ax1=plt.subplot(G[0,:])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.text(0.5,0.5,'Axes 1',ha='center',va='center',size=20,alpha=0.5)

ax2=plt.subplot(G[1,:-1])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.text(0.5,0.5,'Axes 2',ha='center',va='center',size=20,alpha=0.5)

ax3=plt.subplot(G[1:,-1])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.text(0.5,0.5,'Axes 3',ha='center',va='center',size=20,alpha=0.5)

ax4=plt.subplot(G[-1,0]) # 表示倒数第一行和第一列
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.text(0.5,0.5,'Axes 4',ha='center',va='center',size=20,alpha=0.5)

ax5=plt.subplot(G[-1,1]) # 表示倒数第一行和第二列
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.text(0.5,0.5,'Axes 5',ha='center',va='center',size=20,alpha=0.5)

plt.show()

绘制图中代码

fig,ax=plt.subplots()　＃　同时生成图和坐标系
ax.set(xticks=[],yticks=[])
s='Style 1\n\nfig,ax=plt.subplots()\nax.plot()'
ax.text(0.5,0.5,s,ha='center',va='center',size=20,alpha=0.5)

fig=plt.figure()  # 先生成图再生成坐标系
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.set(xticks=[],yticks=[])
s='Style 2\n\nfig,ax=plt.subplots()\nax.plot()'
ax.text(0.5,0.5,s,ha='center',va='center',size=20,alpha=0.5)

到此这篇关于Python matplotlib实现多重图的绘制的文章就介绍到这了,更多相关Python matplotlib多重图内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！

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